【Pandas DataFrame最佳实践】：高效求和与动态添加新数据


参考资源链接：[python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例](https://wenku.csdn.net/doc/cyhdalx4m0?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. Pandas DataFrame简介及环境搭建

## 简介
Pandas 是一个强大的 Python 数据分析工具库，它提供了高效、灵活和表达能力强的数据结构，专门设计用于数据分析和操作。DataFrame 是 Pandas 中最重要的数据结构之一，它是一个二维的、大小可变的、潜在异质的表格数据结构，带标签的轴（行和列）。这使得它非常适合处理表格数据和执行各种数据操作。

## 环境搭建
要在您的 Python 环境中使用 Pandas 库，首先需要安装它。推荐使用 pip 命令进行安装：

pip install pandas

安装完成后，您可以使用以下 Python 代码来验证安装是否成功：

import pandas as pd
print(pd.__version__)

如果打印出版本号，则表示 Pandas 已成功安装在您的环境中。

## 功能概览
Pandas 通过提供一系列丰富的方法和函数，支持数据的导入、清洗、探索、可视化和导出。其核心功能涵盖数据的索引、过滤、合并、分组、重塑等。此外，Pandas 还与数据可视化库（如 Matplotlib 和 Seaborn）以及数据分析库（如 NumPy 和 SciPy）有很好的集成，这使得 Pandas 成为处理和分析数据的必备工具。接下来的章节，我们将深入探讨如何高效使用 Pandas DataFrame 解决各种数据处理挑战。

# 2. DataFrame基础操作

## 2.1 数据选取与索引

### 2.1.1 基于位置的数据选取

在处理数据时，我们经常需要根据行或列的位置来选取数据。Pandas 的 DataFrame 提供了多种方式来实现这一点，最直接的是利用 `iloc` 属性，它允许我们通过整数位置来索引数据。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=list('ABC'), index=list('abcde'))

使用 `iloc` 进行基于位置的数据选取：

# 选取第二行的数据
row_data = df.iloc[1]
print(row_data)

# 选取第三列的数据
column_data = df.iloc[:, 2]
print(column_data)

我们可以使用 `iloc` 来选取一个具体的单元格：

# 选取第四行第一列的数据
cell_data = df.iloc[3, 0]
print(cell_data)

`iloc` 支持切片操作，可以同时选取多个行或多个列：

# 选取前两行的数据
first_two_rows = df.iloc[:2]
print(first_two_rows)

# 选取第二列到最后一列的数据
column_slice = df.iloc[:, 1:]
print(column_slice)

### 2.1.2 基于标签的数据选取

除了基于位置的数据选取外，Pandas 还支持基于标签（即列名或索引名）的数据选取。这可以通过 `loc` 属性来实现。

# 使用loc根据标签选取第二行的数据
row_data_label = df.loc['b']
print(row_data_label)

# 使用loc选取列B的数据
column_data_label = df.loc[:, 'B']
print(column_data_label)

利用 `loc` 可以轻松选取满足特定条件的行：

# 选取索引为'd'的行
specific_row = df.loc['d']
print(specific_row)

`loc` 也可以通过条件筛选来选取满足条件的行：

# 选取所有'A'列值大于0的数据行
filtered_rows = df.loc[df['A'] > 0]
print(filtered_rows)

### 2.1.3 数据选取与索引的比较

从上面的示例中，我们可以看出 `iloc` 和 `loc` 在选取数据时的一些不同：

- `iloc` 是基于位置的索引，使用整数索引来选取行或列，它不考虑数据帧的索引标签。
- `loc` 是基于标签的索引，使用索引名来选取行或列，它考虑数据帧的索引标签。
- `iloc` 支持整数切片和位置的切片方式，而 `loc` 支持标签的切片以及条件筛选。

在实际使用中，选择 `iloc` 或 `loc` 取决于我们如何引用数据，基于位置还是标签。

## 2.2 数据清洗与预处理

### 2.2.1 缺失值的处理方法

数据清洗是数据分析中不可或缺的一个步骤。Pandas 提供了多种处理缺失值（NaN）的工具。最常用的是 `isnull()`, `notnull()`, `dropna()`, 和 `fillna()`。

查看和识别缺失值：

# 检查DataFrame中每个值是否为缺失值
is_null = df.isnull()
print(is_null)

# 检查DataFrame中每个值是否不为缺失值
not_null = df.notnull()
print(not_null)

删除含有缺失值的行或列：

# 删除含有NaN的行
df_dropped_rows = df.dropna(axis=0)
print(df_dropped_rows)

# 删除含有NaN的列
df_dropped_cols = df.dropna(axis=1)
print(df_dropped_cols)

填充缺失值：

# 使用平均值填充缺失值
df_filled_with_mean = df.fillna(df.mean())
print(df_filled_with_mean)

### 2.2.2 数据类型转换与标准化

数据类型转换是将数据从一个类型转换到另一个类型，而数据标准化通常是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。

数据类型转换示例：

# 转换DataFrame的数据类型为整数
df['B'] = df['B'].astype(int)

数据标准化：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建一个标准化器实例
scaler = MinMaxScaler()

# 假设我们要标准化'D'列的数据
df[['D']] = scaler.fit_transform(df[['D']])

## 2.3 常用数据操作

### 2.3.1 数据合并与重塑

数据合并是指将两个或多个数据源组合成一个数据结构。Pandas 中的数据合并操作主要通过 `concat()`, `merge()`, 和 `join()` 函数实现。

使用 `concat()` 进行纵向合并：

# 创建另一个DataFrame用于合并
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 3), columns=list('ABC'))

# 使用concat纵向合并两个DataFrame
combined_df = pd.concat([df, df2])
print(combined_df)

使用 `merge()` 进行基于键值的合并：

# 创建一个用于合并的DataFrame，含有公共列'E'
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 2), columns=list('DE'))

# 使用merge根据公共列'E'进行合并
merged_df = pd.merge(df, df3, on='E')
print(merged_df)

### 2.3.2 数据分组与聚合

数据分组聚合是将数据集按一个或多个键分割，然后对每个分组执行聚合操作的过程。

使用 `groupby()` 进行数据分组：

# 对DataFrame进行分组并获取每个分组的平均值
grouped_data = df.groupby('E').mean()
print(grouped_data)

聚合操作通常和 `groupby()` 结合使用，但也可以独立应用到整个 DataFrame 上。

接下来的章节，我们将深入了解如何在使用 Pandas 时执行高效求和技术，进一步探讨数据的高效处理。

# 3. DataFrame高效求和技术

在数据分析过程中，求和是最常见的操作之一。Pandas作为数据处理的强大工具，提供了多种方法来高效地进行数据求和技术。这一章将详细介绍Pandas的求和技术，包括基础求和方法、多维度数据聚合，以及性能优化策略。

## 3.1 基础求和方法

Pandas提供了简洁易用的函数来实现数据的求和，这包括对特定轴向的数据求和以及使用`groupby`进行分组求和。

### 3.1.1 axis参数的应用

`axis`参数是Pandas中众多函数的共同参数，它允许用户指定操作的轴向。在求和函数`sum`中，`axis`参数用于指定是沿着行（axis=0）还是列（axis=1）进行求和。

import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})

# 对列进行求和
column_sum = df.sum(axis=1)
print("列求和结果：\n", column_sum)

# 对行进行求和
row_sum = df.sum(axis=0)
print("行求和结果：\n", row_sum)

执行上述代码后，`column_sum`和`row_sum`分别代表了DataFrame中每行和每列的求和结果。通过`axis`参数的合理使用，我们可以在多个维度上分析数据，以满足不同的数据分析需求。

### 3.1.2 使用groupby进行分组求和

当需要按照某些特定的分类变量对数据进行分组并求和时，`groupby`方法显得尤为有用。它通过指定一个或多个列来对数据进行分组，并在每个分组内部执行聚合操作。

# 创建包含分类数据的DataFrame
df_group = pd.DataFrame({
    'Group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'Value': [1, 2, 3, 4]
})

# 按Group列分组并求和
group_sum = df_group.groupby('Group')['Value'].sum()
print("分组求和结果：\n", group_sum)

上述代码将`df_group`按照`Group`列分组，并对每个组内的`Value`列进行求和。这种分组聚合的方法在数据统计分析中非常常见。

## 3.2 多维度数据聚合

在数据分析过程中，通常需要在多个维度上对数据进行聚合。Pandas提供了多种工具来实现复杂的数据聚合操作。

### 3.2.1 pivot_table的使用场景

`pivot_table`是Pandas中用于生成透视表的函数，它可以对数据进行多维度的聚合处理。透视表通常用于交叉数据表的生成，